Si hoy entras en LinkedIn en España y te pones a revisar ofertas, vas a notar algo que ya es tendencia clara: cada vez que aparece la palabra inteligencia artificial, también aparece mejor sueldo, más responsabilidad y más proyección. El propio consejero delegado de LinkedIn, Ryan Roslansky, avisa de que los mejores puestos no serán para quien tenga el título más rimbombante, sino para quien sepa adaptarse rápido y aprender nuevas herramientas.
El dato que lo cambia todo es sencillo y contundente: según cifras internas de LinkedIn, alrededor del 70% de las ofertas ya exigen conocimientos de inteligencia artificial. No te piden ser un genio, pero sí entender cómo funciona, qué puede hacer y cómo aplicar la IA a problemas reales.
El punto de partida casi siempre pasa por los datos. Para empezar a moverte en inteligencia artificial necesitas entender cómo se recoge, se limpia y se procesa la información. Hablamos de análisis de datos básico, saber qué es un conjunto de datos, qué significa una variable o cómo detectar errores en una tabla. Si lo piensas, sin datos fiables, cualquier modelo de IA se viene abajo en segundos.
A todo esto se suman unas matemáticas más terrenales de lo que parece. No necesitas ser matemático teórico, pero sí manejar nociones de estadística (medias, desviaciones, probabilidades) y algo de álgebra lineal (vectores, matrices). Estas piezas son las que sostienen un porcentaje enorme de los algoritmos de inteligencia artificial que después verás envueltos en nombres raros.
En cuanto superas esa base, llega algo que ya no puedes esquivar: la programación. El lenguaje estrella aquí es Python, porque tiene una comunidad gigante, muchos ejemplos y montones de recursos gratuitos. No se trata solo de escribir código suelto, sino de poder estructurar pequeños programas que tomen datos, los transformen y devuelvan un resultado útil.
Dentro de Python aparecen dos nombres que se vuelven casi obligatorios si quieres acercarte de verdad al trabajo diario de un especialista en inteligencia artificial: NumPy y Pandas. Con estas librerías vas a poder cargar datos, filtrarlos, agruparlos y preparar columnas nuevas sin volverte loco. Enrique Serrano lo resume con crudeza: resulta raro que alguien se presente como experto en IA y no domine bien estas dos herramientas.
También te puede interesar:Corea del Sur Suspende su Apuesta por Libros de Texto con IA y la Razón Inquieta al Sistema EducativoA partir de ahí entran en juego frameworks como TensorFlow y PyTorch, que son los grandes “andamios” para construir modelos. Gracias a ellos puedes levantar y entrenar redes neuronales sin programar cada detalle matemático desde cero. Te ofrecen piezas preparadas, tú decides cómo combinarlas y sobre qué datos entrenarlas. Es aquí cuando la IA empieza a parecer “magia”, aunque ya sabes que debajo hay mucha Matemática y mucho código.
Curiosamente, esa magia ocupa menos de lo que piensas en un proyecto real. Los expertos calculan que solo un 15–20% del trabajo tiene que ver con el modelo de inteligencia artificial en sí, y alrededor del 80% se va en preparar datos: limpiarlos, completarlos, eliminar duplicados, entender de dónde vienen. Si te seduce la IA solo por los modelos “cool”, este porcentaje te pone los pies en el suelo bastante rápido.
Para demostrar que no solo has leído teoría, sino que sabes hacer cosas, dos plataformas se convierten en tu escaparate: GitHub y Kaggle. En la primera muestras código, control de versiones y capacidad para colaborar en proyectos. En la segunda puedes subir soluciones a competiciones, trabajar con bases de datos reales y dejar constancia de que aplicas técnicas de ciencia de datos e inteligencia artificial a problemas concretos.
Sobre esta base técnica se construye lo que muchos llaman el “núcleo duro” de la inteligencia artificial: el machine learning y el deep learning. Con machine learning consigues que las máquinas aprendan a partir de ejemplos para hacer predicciones o clasificaciones, como calcular el riesgo de impago de un cliente o decidir si una imagen contiene un tipo de objeto. No adivinan, aprenden de patrones pasados.
El deep learning da un paso más y usa redes neuronales artificiales inspiradas en las neuronas humanas. Estas redes son muy buenas detectando patrones complejos en cantidades enormes de datos: miles de imágenes, grabaciones de voz o textos largos. Gracias a ese enfoque han llegado avances como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento automático del lenguaje o los asistentes virtuales que ya usas en el móvil sin pensarlo.
Con todo esto ya puedes empezar a ver el contorno del perfil técnico de experto en inteligencia artificial. Suele ser alguien recién graduado o con unos años de experiencia en ingeniería informática, computacional o carreras cercanas, que domina estas herramientas y sabe programar, depurar datos y crear modelos predictivos. Por ejemplo, será capaz de construir el “cerebro” de un chatbot que responda dudas a los clientes de una tienda online.
También te puede interesar:El CEO de Klarna usa un avatar de IA para presentar resultados financierosJosé Varela Ferrío describe este perfil técnico con dos etiquetas claras: data scientist y data engineer. El primero se centra más en los modelos y los análisis; el segundo, en cómo mover y preparar grandes volúmenes de datos. En ambos casos el corazón del trabajo está en controlar las herramientas principales de IA del mercado y traducir objetivos vagos (“queremos predecir X”) en proyectos concretos que funcionen.
El mercado laboral de la inteligencia artificial no vive solo de estos perfiles. De hecho, cada vez queda más claro que no todo el mundo tiene que ser ingeniero o científico de datos para aprovechar la IA en su carrera. Aquí aparece una segunda vía profesional que te interesa mucho si no quieres cambiar de sector, pero sí subir de nivel gracias a la tecnología.
Esa segunda vía consiste en especializarte en inteligencia artificial dentro de tu propio campo. Imagina que eres abogado, médico, experto en logística o responsable de recursos humanos. Puedes formarte en IA hasta el nivel necesario para introducir estas herramientas de forma sensata en tu día a día: automatizar revisiones de contratos, mejorar la predicción de demanda, apoyar diagnósticos o hacer cribas curriculares más justas y transparentes.
Este tipo de perfiles híbridos empieza a ser oro para las empresas. Su mayor fortaleza está en que combinan conocimiento profundo del sector con nociones sólidas de inteligencia artificial. Entienden el problema de negocio, saben interpretar qué les ofrece la tecnología y, sobre todo, pueden decidir qué tiene sentido aplicar y qué no. Su punto débil es que sus capacidades técnicas son menos transferibles a otros sectores, pero, a cambio, su valor en su nicho concreto se dispara.
Varela advierte de algo que suele pasar desapercibido: un experto puramente técnico en IA puede tener dificultades para entender los requisitos finos de un negocio. No es lo mismo diseñar un modelo para un videojuego que para una decisión médica, un juzgado o una cadena logística global. Sin ese contexto, se corre el riesgo de crear soluciones muy complejas que, en la práctica, no resuelven lo que el cliente necesita.
Las empresas se están moviendo justo en esa dirección. Rubén Nicolás Sans comenta que antes se pedía un experto en IA “con algunas nociones de marketing”, mientras que ahora se prefiere un experto en marketing que sepa algo de IA. El giro es claro: se valora más la utilidad real que el brillo técnico. Las organizaciones priorizan soluciones que funcionen y encajen en el negocio frente a modelos súper avanzados pero difíciles de aplicar.
Aquí hay una trampa en la que es fácil caer. Usar una IA generativa como ChatGPT o Gemini para escribir textos o generar ideas no te convierte en especialista. Varela subraya que desplegar un sistema de inteligencia artificial en una empresa implica temas técnicos, éticos y operativos que van mucho más allá de “chatear con una pantalla”. Hace falta entender qué datos se usan, cómo se evalúan los resultados y qué consecuencias tiene cada decisión automatizada.
Si juntamos todas estas piezas, aparecen dos caminos claros para adentrarte en la inteligencia artificial. El primero es el del experto técnico generalista en modelos, algoritmos y despliegues, capaz en teoría de aplicar su conocimiento en muchos sectores diferentes. El segundo es el del profesional de negocio que incorpora IA a su área concreta y se convierte en referencia interna dentro de su organización.
El experto técnico puede saltar, por ejemplo, de un proyecto industrial a otro financiero porque su foco está en la parte algorítmica. Su limitación está en la profundidad: suele ver el negocio desde fuera y le cuesta capturar matices legales, culturales o humanos. En el otro extremo, el perfil híbrido (por ejemplo, una abogada que domina su campo y aprende IA) no puede moverse tan fácilmente de sector, pero cuando habla de su nicho lo hace con una claridad que un técnico puro difícilmente tiene.
Sams lo resume con una idea que muchos reclutadores comparten ya: en términos de carrera, suele salir más rentable especializarte en un sector determinado y añadir conocimientos de inteligencia artificial que centrarte solo en una IA muy técnica. A partir de entrevistas con empresas y profesionales, se ve que estos perfiles híbridos son los que mejor resisten cambios de moda tecnológica, porque su valor no depende de una sola herramienta.
En paralelo a la técnica, aparecen una serie de capacidades humanas que casi todos los expertos consultados ponen por delante. La capacidad analítica se cita como la habilidad más importante para moverte en un entorno tan cambiante como el de la inteligencia artificial. En esencia, se trata de saber definir bien un problema, entender los datos que tienes delante y cuestionar las conclusiones fáciles antes de darlas por buenas.
Boris Walbaum lo plantea con cierta crudeza: en un contexto de cambio constante es más seguro desarrollar capacidades estables en el tiempo que perseguir una hiperespecialización técnica muy concreta. Entre esas capacidades duraderas incluye entender los fundamentos de la tecnología, aprender deprisa, tener buen juicio, imaginar nuevos usos de la IA y liderar transformaciones organizacionales. Dicho en corto, no basta con saber “qué botón tocar”.
La técnica, por tanto, no lo es todo. Walbaum insiste en que las habilidades humanas son clave para seguir siendo relevante cuando cambien las herramientas. El verdadero salto profesional llega cuando eres capaz de entender qué problema se quiere resolver, analizar la situación, cuestionar los supuestos y coordinarte con otros para convertir una idea en un sistema que alguien pueda usar sin ser experto.
La comunicación se convierte, en este escenario, en otra pieza central del perfil de inteligencia artificial. Varela lanza un aviso que muchos equipos han vivido: un profesional brillante desde el punto de vista técnico, pero que no sabe explicar el propósito de su proyecto, puede quedar en la sombra frente a compañeros con menos nivel técnico. En una reunión de dirección, lo que no se cuenta bien, sencillamente, no existe.
Saber contar qué se ha hecho, por qué se ha hecho y con qué objetivo se presenta un proyecto de IA marca la diferencia. Personas con menor productividad técnica pueden destacar porque comunican con claridad qué hacen y por qué lo hacen. En un entorno donde directivos, clientes y reguladores miran con lupa cada iniciativa de IA, ese talento para traducir la complejidad en algo comprensible se vuelve casi tan valioso como el código.
Queda un aspecto que atraviesa todas estas discusiones: la ética. La inteligencia artificial está entrando en procesos muy sensibles, desde la selección de personal hasta la concesión de ayudas públicas. Varela avisa de que ya existen especialistas capaces de diseñar sistemas que toman decisiones sobre despidos o subvenciones sin tener conocimientos mínimos de derechos fundamentales. Califica esta situación como algo “terrible” por las posibles consecuencias sobre la vida de las personas.
Sams insiste en la misma línea: hay que ser plenamente consciente de cómo, cuándo y para qué usas la inteligencia artificial. Y, sobre todo, es clave aprender a cuestionar críticamente las respuestas que ofrecen estas herramientas. Que un modelo devuelva un número o una recomendación no significa que deba aceptarse sin más. Preguntarse qué datos se han usado, qué sesgos puede haber y quién asume la responsabilidad final es parte del trabajo.
Cuando te preguntas qué estudiar para convertirte en experto en inteligencia artificial, la respuesta rápida es “formación”, aunque no haya un único camino perfecto. Puedes llegar a estas competencias desde un grado universitario, un máster especializado o cursos de empresa bien estructurados. La clave está en que te sirvan para entender la arquitectura y el funcionamiento de los sistemas de IA, no solo para memorizar nombres de herramientas de moda.
Una estrategia que gana puntos consiste en combinar esa formación en inteligencia artificial con una especialización en un área concreta de conocimiento o negocio. Por ejemplo, contabilidad y IA, medicina e IA, derecho e IA o logística e IA. Al juntar ambas patas vas a poder traducir problemas del mundo real en términos que la IA entienda, y luego llevar los resultados de vuelta a tu sector de forma útil y comprensible.
Una vez que superas la parte formativa, necesitas ajustar tus expectativas. La inteligencia artificial no llega para sustituir tu trabajo entero, sino para potenciarlo y complementarlo. Automatizar un proceso con IA puede ahorrar mucho tiempo, pero solo si entiendes qué hace ese proceso, por qué se hace de esa manera y cómo se encaja en el conjunto de tareas de tu organización. Si no, corres el riesgo de automatizar errores.
Varela lo ejemplifica con algo muy cotidiano: igual que es imposible hacer un buen análisis contable sin conocer las normas mínimas de contabilidad, también es inviable aplicar bien la IA sin comprender las bases de la disciplina donde la quieres usar. Pensar que trabajar en inteligencia artificial consiste únicamente en aprender modelos y frameworks, sin entender el contexto, es una visión limitada que tarde o temprano se queda corta.
En ese sentido, Walbaum cree que, en medio de la fascinación por la IA, aspirar a ser un “experto absoluto” en esta tecnología es un objetivo equivocado. Propone un camino más realista: construir fundamentos conceptuales sólidos, desarrollar la imaginación, aprender a trabajar con herramientas de inteligencia artificial y pasar tiempo en organizaciones reales para ver cómo se produce el cambio desde dentro. Como resume en una frase: “la tecnología pasa, pero la capacidad de entender y decidir permanece”.
Los modelos y tecnologías de inteligencia artificial que hoy parecen imprescindibles cambiarán con el tiempo. Lo que ahora se vende como revolucionario puede volverse accesorio mañana. Hay algo que se mantiene estable por encima de los ciclos de moda: la capacidad humana de interpretar la información, tomar decisiones sensatas y dar sentido tanto a los datos como a las herramientas que se usan para procesarlos.
Mirando a unos años vista, no es descabellado pensar que el mercado laboral acabe demandando más humanidad y menos dependencia ciega de las máquinas en la gestión de la inteligencia artificial. Si construyes una base sólida en IA, la combinas con tu sector, desarrollas capacidad analítica, comunicación y criterio ético, vas a poder moverte con soltura en un entorno donde la tecnología cambia, pero la necesidad de profesionales que la entienden de verdad se mantiene constante.
Directora de operaciones en GptZone. IT, especializada en inteligencia artificial. Me apasiona el desarrollo de soluciones tecnológicas y disfruto compartiendo mi conocimiento a través de contenido educativo. Desde GptZone, mi enfoque está en ayudar a empresas y profesionales a integrar la IA en sus procesos de forma accesible y práctica, siempre buscando simplificar lo complejo para que cualquiera pueda aprovechar el potencial de la tecnología.
La Newsletter Diaria Sobre Inteligencia Artificial. Además: Portal de Noticias, Tutoriales, Tips y Trucos de ChatGpt, Openai e Inteligencia Artificial.
Nuestra web está alojada en:
